Active-layer detachment failures and the vulnerability of infrastructure in Alaska and northwestern Canada
Notice bibliographique
Résumé
As the Arctic warms at nearly four times the global average, the thawing of ice-rich permafrost is destabilizing the ground and amplifying thermokarst-related mass-wasting events, including active-layer detachment failures (ALDs). ALDs are translational landslides that occur during summer thaw and are very common across the Arctic in both continuous and discontinuous permafrost areas, most typically in ice-rich unconsolidated sediments. These events are becoming increasingly common and pose significant risks to the region's topography, vegetation, hydrology, infrastructure integrity, and carbon exchange. This study investigates the susceptibility of ALDs in permafrost regions under current climate conditions, with a particular focus on Alaska and the Northwest Territories of Canada. Using the Maxent statistical model, we developed a susceptibility map for ALDs across the study area, providing valuable insights into the spatial distribution of ALD-prone zones. Our analysis revealed high-susceptibility regions in critical areas, including the Brooks Range, Franklin Mountains, and West Crazy Mountains in Alaska, as well as the areas around Dawson City and Mackenzie River regions in Canada. A particular concern is the vulnerability of linear infrastructure, with significant portions (39% in total) of roads and pipelines located in high to very high susceptibility zones. These findings underscore the broader implications of climate change in the Arctic regions, particularly the destabilization of permafrost. They highlight the necessity of adapting infrastructure and management strategies to mitigate the growing risks associated with ALD events.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».